直接了当上SQL SELECT a.字段1, a.字段2, b.字段1, COUNT(DISTINCT a.字段1),COUNT(DISTINCT b.字段1) //这行为去重...xs_highway_transport_log a LEFT JOIN b表 b ON b.id = a.main GROUP BY a.字段1 ,b.字段1 // 这行为分组 直接这样 即可实现 多字段去重情况
从excel中导入了一部分数据到mysql中，有很多数据是重复的，而且没有主键，需要按照其中已经存在某一列对数据进行去重。...去重 添加玩递增的id字段后，就可以对数据根据某个字段进行去重操作，策略就是保存id最小的那条数据。...DELETE FROM `table` WHERE `去重字段名` IN ( SELECT x FROM ( SELECT `去重字段名` AS x FROM...`table` GROUP BY `去重字段名` HAVING COUNT(`去重字段名`) > 1 ) tmp0 ) AND `递增主键名` NOT IN...` HAVING COUNT(`去重字段名`) > 1 ) tmp1 )
去重 在MySQL中需要查询表中不重复的记录时，可以使用distinct关键字过滤重复记录。 语法： select distinct [,......,] from ; 数据表如下： mysql> select * from emp; +-------+--------+------------+------+--------...NULL | 10 | +-------+--------+------------+------+------------+------+------+--------+ 示例1：单个字段去重...clerk | | salesman | | manager | | analyst | | persident | +------------+ 示例2：多个字段去重...10 | persident | | 30 | clerk | | 10 | clerk | +--------+------------+ 多个字段去重时
在 MySQL 中，最常见的去重方法有两个：使用 distinct 或使用 group by，那它们有什么区别呢？接下来我们一起来看。...3.2 多列去重 根据 aid（文章 ID）和 uid（用户 ID）联合去重，具体实现如下： 3.3 聚合函数 + group by 统计每个 aid 的总数量，SQL 实现如下： 从上述结果可以看出...by 排序可以查询一个或多个字段，如下图所示： 区别2：使用业务场景不同 统计去重之后的总数量需要使用 distinct，而统计分组明细，或在分组明细的基础上添加查询条件时，就得使用 group...使用 distinct 统计某列去重之后的总数量： 统计分组之后数量大于 2 的文章，就要使用 group by 了，如下图所示： 区别3：性能不同 如果去重的字段有索引，那么 group...by 和 distinct 都可以使用索引，此情况它们的性能是相同的；而当去重的字段没有索引时，distinct 的性能就会高于 group by，因为在 MySQL 8.0 之前，group by
多表 JOIN 查询统计要记得去重 SELECT p.id projectId, ccr.commit_time changeDate, sum(ccr.line_count
合并两个整型切片，返回没有重复元素的切片，有两种去重策略 1....通过双重循环来过滤重复元素（时间换空间） // 通过两重循环过滤重复元素 func RemoveRepByLoop(slc []int) []int { result := []int{} /...效率第一，如果节省计算时间，则可以采用如下方式 // 元素去重 func RemoveRep(slc []int) []int{ if len(slc) < 1024 { //
IN(‘1001′,’1002′,’1003’)// where id in(xxxx) 可以用查询的某个字段直接 where id in (select id from xxxx) 3：根据某个字段去重复...在查询结果中加入COUNT (DISTINCT 想要根据去重的字段)//select name ,age,sex ,count(distinct name ) from xxx where xxx
✏️ 编者按： 对于短视频产品而言，提升视频去重性能、降低误杀率，是提升用户体验的必要环节。...业务背景 为什么要视频去重？ 对于观众来说，良好的观看体验与视频内容有着很大的关系。...所以，内容进行去重处理是非常有必要的。 目前，视频去重面临哪些痛点？ 目前，基础样本数据已达到大几千万，在不久的将来会过亿。...目前的难点是，在亿级样本数据的基础上支持百万级别的吞吐量，同时需要兼顾去重的精度以及高召回率。接下来，我将为大家介绍我们是如何应对这几个问题的。...第二个部分是去重策略，主要包括了业务上的逻辑以及去重的策略控制。第三个部分是特征召回部分，主要是作为 Milvus 数据库的客户端代理工作，工作内容主要是负责创建集合以及索引。
python列表元素去重后如何保持原来的顺序不变 原列表： list1 = [1,2,1,4,9,3,5,2,6,7,3,1,6,8,4,0] 去重，使用集合set来去重： list2...= list(set(list1) set去重得到的list2默认按升序进行排序： list2 = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 使list2按照list1...补充拓展：python爬取链接去重 我就废话不多说了，直接上代码吧！...href'] print(newPage) pages.add(newPage) getLinks(newPage) getLinks("") 以上这篇浅谈python元素如何去重...,去重后如何保持原来元素的顺序不变就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
问题 当下互联网技术成熟，越来越多的趋向去中心化、分布式、流计算，使得很多以前在数据库侧做的事情放到了Java端。今天有人问道，如果数据库字段没有索引，那么应该如何根据该字段去重？...你需要知道HashSet如何帮我做到去重了。换个思路，不用HashSet可以去重吗？最简单，最直接的办法不就是每次都拿着和历史数据比较，都不相同则插入队尾。而HashSet只是加速了这个过程而已。...，那么是如何去重的呢？...在本题目中，要根据id去重，那么，我们的比较依据就是id了。...回到最初的问题，之所以提这个问题是因为想要将数据库侧去重拿到Java端，那么数据量可能比较大，比如10w条。
要把去重后的50万数据写入到目标表。 重复created_time和item_name的多条数据，可以保留任意一条，不做规则限制。...无需distinct二次查重。 变量判断与赋值只出现在where子句中。 利用索引消除了filesort。 在MySQL 8之前，该语句是单线程去重的最佳解决方案。...二、利用窗口函数 MySQL 8中新增的窗口函数使得原来麻烦的去重操作变得很简单。...从执行计划看，窗口函数去重语句似乎没有消除嵌套查询的变量去重好，但此方法实际执行是最快的。...三、多线程并行执行 前面已经将单条查重语句调整到最优，但还是以单线程方式执行。能否利用多处理器，让去重操作多线程并行执行，从而进一步提高速度呢？
HyperLogLog算法 也就是基数估计统计算法，预估一个集合中不同数据的个数，也就是我们常说的去重统计，在redis中也存在hyperloglog 类型的结构，能够使用12k的内存，允许误差在0.81%...的情况下统计2^64个数据，在这种大数据量情况下能够减少存储空间的消耗，但是前提是允许存在一定的误差。...www.jianshu.com/p/55defda6dcd2里面做了详细的介绍，其算法实现在开源java流式计算库stream-lib提供了其具体实现代码，由于代码比较长就不贴出来(可以后台回复hll ,获取flink使用hll去重的完整代码...getValue(HyperLogLog accumulator) { return accumulator.cardinality(); } } 定义的返回类型是long 也就是去重的结果
public static void main(String[] args){
1GB = 1024MB，1MB = 1024KB，1KB = 1024B, 1B = 8b很显然这种存储是不太优雅的，对于这种大数据量的去重，我们可以使用位图Bitmap。...BitmapBitmap，位图，首先看它的名字，比特map，首先我们听到map，一般都有去重的功能，bitmap听名字就像使用bit存储的map。...位置的值，value只能是0或1GETBIT key offset获取指定offset位置的值BITCOUNT key start end获取start到end之间value为1的数量演示其他作用大数据量去重...，Bitmap其极致的空间用在大数据量去重非常合适的，除了QQ号去重，我们还可以用在比如订单号去重；爬取网站时URL去重，爬过的就不爬取了。...数据统计，比如在线人员统计，将在线人员id为偏移值，为1表示在线；视频统计，将全部视频的id为偏移存储到Bitmap中。
把数据库表导出到文本文件中 mysql -h主机 -P端口 -u用户 -p密码 -A 数据库 -e "select email,domain,time from ent_login_01_000" >...ent_login_01_000.txt 总共要统计最近3个月的登陆用户 , 按月份分表,并且每月有128张表 , 全部导出到文件中 , 总共有80G ?
思路：利用两个for循环.遍历数组中的每一项，对每一项又遍历这项后面的每一项。也就是将当前元素与他后面的所有元素作比较，只要碰到与当前元素相等的情况，利用j =...
break } if k == len(x)-1 { x = append(x, i) } } } } return x } 3.GO语言字符串数组去重...、去空 package main import( "fmt" "sort" ) func RemoveDuplicatesAndEmpty(a []string) (ret []
下面示例代码简单的展示了如何使用Pybloomfilter： #!...布隆滤波器是利用很小的错误率代价完美实现了海量数据规模下的去重和判断问题，在平时的大数据研究和开发中，不要总为完美的解决方案而费尽心血，尝试多使用近似的替代方案。
去重： 以id进行分组，然后取出每组的第一个 select * from (select *,row_number() over (partition by id) num from t_link) t...*,row_number() over (partition by id order by create_time desc) num from t_link) t where t.num=1; 将去重后的数据重新存储...,row_number() over (partition by id order by crt_time desc) num from t_link ) t where t.num=1; 去重之后与其他表
“Python”, “C++”, “Java”}; test1(arrStr); test2(arrStr); test3(arrStr); test4(arrStr); } //方法1：通过List去重...newArrStr = list.toArray(new String[1]); //System.out.println(Arrays.toString(newArrStr)); } //方法2：通过Map去重...; for (String str : arrStr) { map.put(str, str); } System.out.println(map.keySet()); } //方法3：通过Set去重...HashSet(); for (String str : arrStr) { set.add(str); } System.out.println(set); } //方法4：通过lambda去重
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